딥러닝으로 태풍 강도 예측 ‘더 정확하게’

[앵커]

해마다 큰 피해를 주는 태풍이 올해도 2~3개 가량 우리나라에 영향을 줄 것으로 예상됩니다.

태풍은 정확하게 예측하고 대비하는게 중요한데요,

울산과학기술원 연구팀이 인공지능을 활용해 예측의 정확도를 높였습니다.

김계애 기자가 보도합니다.

[리포트]

지난해 한반도를 관통한 제 6호 태풍 '카눈'.

태풍이 이른바 '갈지 자' 행보로 느리게 움직이는 내내 초속 35m 안팎의 강풍이 불고, 집중호우가 쏟아졌습니다.

이동경로도 변칙적이었던 데다 이동 기간 내내 예상했던 것보다 더 강한 세력을 유지하면서 피해가 컸습니다.

태풍의 경로는 물론 강도 예측은 피해 예방을 위해 매우 중요하지만, 수온 상승과 기후 변화에 따라 갈수록 어려워지고 있습니다.

[이주현/UNIST 환경원격탐사 및 인공지능기반 공간정보 연구실 박사 : "태풍의 강도 예측 같은 경우에는 경로 예측에 비해서 그 매커니즘이 정립돼 있지 않은 상황이기 때문에 수치예보 모델을 기반으로 하는 강도 예측 불확실성이 큰 상황입니다."]

울산과학기술원은 정지궤도 위성자료만 분석해 예보할 경우 시간이 오래 걸리는 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 접목했습니다.

우리나라에 주로 영향을 끼치는 북서태평양에서 발생한 태풍만을 대상으로 인공지능, 딥러닝 방식으로 태풍 강도 관련 수치들을 실시간으로 추출하고 학습한 뒤 기존 정지궤도 위성 자료와 결합한 결과, 태풍 강도 실제 예측보다 20% 가량 정확도가 높아졌습니다.

정부 지원으로 수행한 이번 연구는 현업 예보관들에게 제공돼 태풍 예보에 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

[임정호/울산과학기술원 지구환경도시건설공학과 교수 : "저희가 예측한 결과를 보면서 불확실성을 낮출 수 있는, 예보관들이 결정을 내리는 데 있어서 보조적인 역할을 해줄 수 있는 모델이라고 보시면 됩니다."]

연구팀은 태풍 강도 예측 기간을 현재 48시간에서 최장 5일까지 늘려나가는 한편 태풍 이동 경로 관련 딥러닝 모델도 개발할 계획입니다.

KBS 뉴스 김계애입니다.

촬영기자:김용삼